Modelos de clases latentes en tablas poco ocupadas: una contribución basada en bootstrap
Fecha
2011-10-14T01:04:20Z
Tipo
tesis doctoral
Autores
Araya Alpízar, Carlomagno
Título de la revista
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Editor
Resumen
El contexto general de esta investigación, se enmarca en el estudio del problema que puede surgir en la aplicación de los Modelos de Clases Latentes, cuando se incumplen las propiedades asintóticas de los estadísticos de bondad de ajuste, situación que se presenta en las tablas de contingencia poco ocupadas, conocidas como “sparse data”. Los datos “sparse” se presentan a menudo en conjuntos de datos pequeños o cuando el número posible de patrones de respuesta es grande, ya que la mayoría de los patrones de respuestas tienen frecuencias cero o tienden a cero. El problema ha sido resuelto utilizando el método Bootstrap Paramétrico. Básicamente, el método consiste en simular conjuntos de datos adicionales, utilizando un modelo de clases latentes hipotético para los datos originales.
Descripción
Palabras clave
Clases latentes, Bootstrap, Método de patrones, Método no paramétrico corregido